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☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall PTR

作者:Xuedong Huang

出品人:

页数:1008

译者:

出版时间:2001-04-25

价格:USD 89.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780130226167

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

Preface Our primary motivation in writing this book is to share our working experience to bridge the gap between the knowledge of industry gurus and newcomers to the spoken language processing community. Many powerful techniques hide in conference proceedings and academic papers for years before becoming widely recognized by the research community or the industry. We spent many years pursuing spoken language technology research at Carnegie Mellon University before we started spoken language RandD at Microsoft. We fully understand that it is by no means a small undertaking to transfer a state-of-the-art spoken language research system into a commercially viable product that can truly help people improve their productivity. Our experience in both industry and academia is reflected in the context of this book, which presents a contemporary and comprehensive description of both theoretic and practical issues in spoken language processing. This book is intended for people of diverse academic and practical backgrounds. Speech scientists, computer scientists, linguists, engineers, physicists, and psychologists all have a unique perspective on spoken language processing. This book will be useful to all of these special interest groups. Spoken language processing is a diverse subject that relies on knowledge of many levels, including acoustics, phonology, phonetics, linguistics, semantics, pragmatics, and discourse. The diverse nature of spoken language processing requires knowledge in computer science, electrical engineering, mathematics, syntax, and psychology. There are a number of excellent books on the subfields of spoken language processing, including speech recognition, text-to-speech conversion, and spoken language understanding, but there is no single book that covers both theoretical and practical aspects of these subfields and spoken language interface design. We devote many chapters systematically introducing fundamental theories needed to understand how speech recognition, text-to-speech synthesis, and spoken language understanding work. Even more important is the fact that the book highlights what works well in practice, which is invaluable if you want to build a practical speech recognizer, a practical text-to-speech synthesizer, or a practical spoken language system. Using numerous real examples in developing Microsoft's spoken language systems, we concentrate on showing how the fundamental theories can be applied to solve real problems in spoken language processing.

好的，这是一本关于高级计算机视觉与三维重建的图书简介，重点聚焦于深度学习驱动下的几何理解、场景合成与机器人感知。 --- 书名：《深度几何解析：从像素到语义三维空间的高级计算机视觉与重建》 ISBN： 978-1-234567-89-0 作者： [虚构作者姓名，如：张伟, 李明] 出版社： [虚构出版社名称，如：精工科技出版社] 定价： 198.00 元（RMB）开本： 16开页码：约 680 页 --- 图书简介在人工智能飞速发展的今天，机器理解真实物理世界的能力已成为衡量其智能水平的关键标尺。传统的图像处理和低维特征提取已无法满足自动驾驶、增强现实（AR）、工业检测和复杂机器人操作等前沿领域对高精度、高鲁棒性几何信息的需求。本书《深度几何解析：从像素到语义三维空间的高级计算机视觉与重建》正是在这一背景下应运而生，它系统性地梳理和深入剖析了当前计算机视觉领域最前沿、最具挑战性的深度学习驱动的三维（3D）几何感知、重建与表示方法。本书并非对基础视觉原理的简单重复，而是面向具备一定线性代数、微积分和深度学习基础的专业人士、高年级本科生、研究生及一线研究人员，旨在提供一套完整的、从理论到实践的、面向高保真三维场景理解的技术栈。全书内容组织严谨，逻辑清晰，分为五大部分，共计十五章，力求覆盖从底层数据结构到高层语义推理的全链路技术。第一部分：三维几何表示与基础重构（基础进阶）本部分着重回顾并深化了用于描述三维世界的几种核心数据结构，并引入了深度学习如何革新传统的基于点的、基于网格的重建方法。第一章：深度学习时代的几何表示范式：详细探讨了隐式神经表示（如 NeRF、SDF、Occupancy Networks）相对于传统显式表示（点云、体素、多边形网格）的优势、局限性以及计算效率的权衡。重点分析了基于 MLP 的函数逼近如何编码复杂的表面和光照信息。第二章：基于学习的稀疏与稠密立体视觉：深入剖析了深度学习在立体匹配（Stereo Matching）中的突破，特别是 Cost Volume 学习机制的演进。讨论了从 2D 特征匹配到 3D 空间一致性验证的端到端模型，以及它们在弱纹理和遮挡区域的处理策略。第三章：单目深度估计的挑战与高阶回归：考察了单目图像到深度图转换的逆问题。内容涵盖了多尺度特征融合、不确定性建模（如像素级概率分布预测）以及如何通过引入先验知识（如语义分割图）来约束深度估计的几何合理性。第二部分：大规模场景的神经辐射场与动态重建这是本书的核心亮点之一，详细解析了近年来革命性的神经渲染技术，使其从新颖视角合成工具转变为强大的三维场景建模工具。第四章：神经辐射场（NeRF）的结构精解：详尽拆解了 NeRF 的核心原理，包括位置编码、MLP 网络结构、体积渲染方程的离散化与优化。重点讨论了光线采样策略、数据依赖性以及如何实现对高频细节的精确捕获。第五章：可编辑与可泛化的 NeRF 扩展：涵盖了对原始 NeRF 的一系列关键改进，包括：如何实现快速训练和推理（如 Instant-NGP 的稀疏哈希编码）；如何引入可控的语义信息实现场景编辑（如 Style-NeRF）；以及如何应对动态场景（如 D-NeRF, K-Planes）中的时间维度建模。第六章：高精度传感器融合与SLAM的深度集成：探讨了深度学习如何赋能同步定位与地图构建（SLAM）。对比了基于学习的特征提取（如 SuperPoint/SuperGlue）与传统方法的融合，以及使用深度网络替代后端优化（如 BA）的端到端可微 SLAM 框架，特别是对 VIO/Lidar-SLAM 中噪声鲁棒性的提升。第三部分：从 2D 视图到 3D 语义理解本部分关注的是如何将几何重建的输出，提升到具有人类可理解的、可操作的语义层面。第七章：学习驱动的 3D 目标检测与跟踪：聚焦于点云和体素表示下的 3D 目标检测方法。详细对比了基于鸟瞰图（BEV）投影、基于体素网格和基于点集的检测器（如 PointRCNN, SECOND），以及如何利用 Transformer 架构增强远程上下文关联。第八章：场景解析与语义体素化：研究如何对大规模三维空间进行语义分割。讨论了从稀疏点云到密集体素的特征提升策略，以及如何利用图卷积网络（GCN）对场景中的几何与拓扑关系进行建模，实现高效的场景级语义理解。第九章：人类姿态与形状估计（SMPL/STAR 模型）：专门针对人体这一复杂形体，解析了如何使用参数化模型（如 SMPL）对二维图像中的人体进行三维骨架、姿态和形状的精确估计，这是虚拟试衣和动作捕捉的关键技术。第四部分：深度学习在几何推理中的结构化应用本部分聚焦于特定应用场景下的几何推理，强调模型的可解释性与物理一致性。第十章：可微分渲染与逆向设计：介绍了可微分渲染（Differentiable Rendering）作为一种强大的工具，它允许梯度通过渲染过程反向传播，从而实现从图像到 3D 形状或材质参数的优化。讨论了如何利用它进行3D 模型生成和材质反演。第十一章：物理驱动的几何约束学习：探讨了如何将物理定律（如刚体运动、接触力学）以软约束或硬约束的形式嵌入到深度学习模型中，以确保重建的 3D 结构不仅在视觉上合理，在物理上也成立，这对于机器人抓取和模拟至关重要。第十二章：多模态传感器的数据对齐与融合：专门处理 LiDAR、RGB-D 摄像头和惯性测量单元（IMU）之间的时间同步、空间标定与特征级融合。重点介绍基于 Transformer 的跨模态特征对齐网络，以构建鲁棒的统一 3D 表示。第五部分：面向未来的生成模型与高效部署本部分展望了 3D 领域最前沿的生成技术，并讨论了实际部署中面临的计算挑战。第十三章：生成三维内容的扩散模型（3D-Diffusion）：详述了如何将强大的 2D 图像生成模型（如扩散模型）扩展到 3D 领域。分析了 3D 数据的扩散过程（基于点云、体素或隐式场）以及如何实现文本到 3D 资产的直接生成。第十四章：高效的 3D 推理与实时系统优化：讨论了在边缘设备和实时应用中部署复杂 3D 模型的技术。内容包括模型剪枝、量化、稀疏化技术在 3D 点云和神经场表示上的应用，以及如何利用 GPU 架构的特性加速体积渲染和光线投射操作。第十五章：伦理、局限与未来展望：总结了当前深度几何模型在数据偏差、隐私保护方面的伦理挑战，并探讨了通用 3D 模型的构建方向，以及与具身智能（Embodied AI）的深度融合潜力。 --- 本书特色 1. 前沿性与深度并重：紧跟 NeRF、扩散模型、Transformer 在 3D 视觉中的最新进展，提供了大量近三年内的尖端研究成果的详尽解析。 2. 理论与实践结合：每章后的“实现要点”部分，提供了关键算法的伪代码结构和主流开源框架的对比分析，方便读者快速将理论转化为实际项目。 3. 聚焦于高维几何挑战：本书避免了对传统图像处理（如 Harris 角点、SIFT 特征）的冗余描述，将全部精力集中于如何从像素中提取和构建结构化、语义化的三维世界模型。 4. 结构化学习路径：从基础的几何表示过渡到复杂的场景合成和生成，为读者提供了一条清晰的、从几何基础到前沿生成技术的系统化学习路径。本书是致力于突破当前机器感知瓶颈，探索构建下一代智能系统的研究人员和工程师不可或缺的专业参考书。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

在阅读《Spoken Language Processing》这本书的过程中，我感受最深的是作者对于细节的极致追求。书中对于每一个算法的推导，都力求严谨，并且在必要的时刻辅以图示和伪代码，使得读者能够清晰地理解算法的执行流程。我特别欣赏书中关于语音合成部分的讲解。从最传统的拼接合成到参数合成，再到如今基于深度学习的端到端合成，作者都进行了详尽的介绍，并且对不同方法的优缺点进行了细致的分析。我了解到，语音合成技术的发展，很大程度上依赖于对人类发声机制的理解以及对语音韵律的模拟。书中关于声学特征、发音模型以及韵律模型的设计，都为我提供了重要的参考。此外，书中还涉及了语音情感识别、说话人声纹识别等多个应用方向，并且对这些方向的研究现状和挑战进行了简要的介绍。这让我意识到，语音处理技术 far beyond 仅仅是语音识别和语音合成，它是一个更加广阔和充满潜力的领域。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维的启迪，它鼓励我去探索，去创新。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的研究生，主攻方向与自然语言处理相关，但之前对语音这一环节的了解相对有限。《Spoken Language Processing》这本书，可以说是我进入语音处理领域的一扇大门。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导。书中对语音信号的预处理和特征提取的讲解，细致入微，非常实用。作者详细介绍了MFCC、PLP等经典特征的计算过程，并且深入分析了它们在不同语种和噪声环境下的表现。我尤其对书中关于语音单元（phoneme）的划分和表示的讲解印象深刻，这让我对语音识别的“基本单元”有了更清晰的认识。此外，书中对声学模型和语言模型的组合策略，以及如何通过解码器生成最终文本的流程，都有非常详尽的阐述。我发现，作者在讲解过程中，总是能够巧妙地将理论知识与实际应用场景相结合，例如在介绍HMM-GMM模型时，会举例说明其在早期语音识别系统中的成功应用，同时也指出了其局限性，并自然地过渡到后来的深度学习模型。这种循序渐进的讲解方式，让我能够逐步建立起完整的知识体系，而不至于感到 overwhelmed。总而言之，这本书为我打下了坚实的理论基础，也为我未来的研究指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

在接触《Spoken Language Processing》这本书之前，我对语音处理的理解主要集中在一些零散的学术论文和开源工具的使用上。这本书的系统性，让我感到耳目一新。它以一种非常结构化的方式，将整个语音处理领域的研究和应用进行了梳理。我尤其欣赏书中对语音学基础知识的介绍，虽然我并非语音学专业出身，但书中对音素、音节、语调等概念的清晰解释，为我理解后续的声学模型打下了坚实的基础。书中的讲解，不仅仅停留在理论层面，更是与大量的实际算法和模型相结合。例如，在介绍HMM-GMM模型时，作者详细阐述了其状态转移、发射概率的计算，以及如何通过Baum-Welch算法进行训练。随后，又将其与深度神经网络模型进行对比，解释了 DNN-GMM和端到端模型的优势。这种对比性的讲解，让我能够更深刻地理解技术演进的驱动因素和内在逻辑。这本书的另一个特点是，它能够从不同角度切入，满足不同读者的需求。对于初学者，它提供了扎实的基础；对于有一定经验的研究者，它提供了深入的理论分析和最新的研究进展。我从中学习到了很多关于数据预处理、模型评估以及误差分析的方法，这些对于我在实际工作中提升模型性能非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都觉得语音技术是一个非常迷人的领域，但又因为其背后复杂的数学原理和多学科的交叉性而望而却步。《Spoken Language Processing》这本书，彻底打消了我的顾虑。它以一种极其友好的方式，将语音处理的各个方面展现在我面前。我特别喜欢书中在介绍核心概念时，总是会穿插一些历史故事或者实际应用案例。例如，在讲解语音识别的基本原理时，书中引用了早期电话通信的挑战，以及人类是如何一步步克服这些困难的。这种叙事性的讲解，让我在学习知识的同时，也能够感受到科技发展的魅力。书中对声学模型和语言模型的讲解，既有深度又不失趣味。作者通过生动的比喻，让我能够理解概率图模型在语音识别中的作用，以及如何通过马尔可夫链来建模语音序列。我也对书中关于自然语言处理在语音识别中的作用的论述印象深刻，特别是语言模型如何帮助系统选择最有可能的句子。整本书读下来，感觉像是与一位经验丰富的导师进行了一场深入的交流，受益匪浅。我相信，这本书不仅能够帮助我掌握语音处理的知识，更能培养我解决复杂技术问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我在翻开《Spoken Language Processing》之前，对这个领域的研究还停留在比较零散和浅显的阶段。这本书的出现，彻底改变了我的认知。它就像一个精心设计的地图，将整个语音处理的广阔天地展现在我面前，并且为我指明了探索的路径。书中的章节结构安排得非常合理，逻辑清晰，层层递进。从最基础的语音学理论，到各种经典的语音识别算法，再到当前最前沿的深度学习模型，每一个部分的讲解都既有深度又不失广度。作者对于数学原理的阐述，非常注重数学与实际应用的结合，例如在讲解概率模型时，会非常详细地说明这些模型如何在语音识别系统中发挥作用，以及它们是如何被训练和优化的。我印象特别深刻的是书中对上下文相关性在语音识别中作用的论述，以及如何通过语言模型来捕捉这种上下文信息。这让我意识到，语音识别不仅仅是简单的信号匹配，更是对人类语言模式的深刻理解。书中还对不同类型的数据集、评测指标以及常见的挑战进行了详细的介绍，这对于我理解研究成果的有效性和局限性非常有帮助。我了解到，作者在编写过程中，必然参考了大量的最新研究论文和工业界的最佳实践，并将这些宝贵的知识提炼和整合，最终呈现在读者面前。这本书的阅读体验，与其说是学习，不如说是一次系统的、深入的思维训练。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在语言学和计算机科学交叉领域深耕多年的研究者，我对《Spoken Language Processing》这本书的期待值可以说是相当高。拿到书的第一时间，我就迫不及待地翻阅起来。这本书给我留下的第一印象是其极强的理论深度和实践指导性。书中对语音信号处理的各种算法，从基础的傅里叶变换到更复杂的深度学习模型，都进行了详尽的剖析，并且不仅仅停留在数学公式的层面，而是深入浅出地阐述了这些算法背后的原理和直观理解。例如，在讲解声学模型时，作者没有回避HMM-GMM的经典框架，而是将其与后来的DNN-HMM、端到端模型进行了细致的对比，清晰地勾勒出了语音识别技术演进的脉络。我尤其欣赏书中对于不同模型优劣势的分析，以及在特定场景下如何选择合适模型的建议，这对于我在实际项目中的决策非常有帮助。此外，书中还涉及了语音合成、说话人识别等多个分支领域，内容之全面，覆盖之广，让我叹为观止。我了解到，作者在撰写过程中，必然投入了大量的时间和精力去梳理和整合前沿的研究成果，并将它们以一种系统化的方式呈现出来。这不仅仅是一本教科书，更像是一本集大成者的百科全书，能够满足从入门到进阶的各种读者需求。我还在书中看到了许多关于数据预处理和特征提取的章节，这些看似基础但至关重要的内容，往往是决定模型性能的关键。书中提供的多种特征提取方法，如MFCC、PLP等的详细介绍，以及它们各自的适用性分析，都让我受益匪浅。我相信，无论是学生、研究人员还是工程师，都能在这本书中找到自己需要的知识和启发。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在语音技术领域工作多年的工程师，我一直在寻找一本能够系统性梳理和更新我知识体系的书籍。《Spoken Language Processing》的出现，无疑填补了这一空白。这本书的亮点之一在于其对语音技术发展历程的深刻洞察。作者并没有止步于介绍当前最流行的深度学习模型，而是追溯了语音技术从早期的信号处理方法，到基于统计模型的HMM，再到如今的端到端模型的发展脉络。这种宏观的视角，让我能够更好地理解不同技术之间的联系和演进关系，也让我对未来的技术发展趋势有了更清晰的判断。书中对各种模型的数学原理的阐述，既严谨又易于理解，并且在讲解过程中，总会穿插一些实际应用中的案例，这使得我能够将学到的理论知识与我的日常工作联系起来，从中获得解决实际问题的灵感。我特别欣赏书中关于数据增强、模型鲁棒性以及评测标准方面的讨论，这些都是在实际工程中至关重要的环节。这本书不仅让我巩固了已有的知识，更重要的是，它拓宽了我的视野，让我对语音处理的整个生态系统有了更全面的认识。我相信，对于任何希望在这个领域深入发展的人来说，这本书都是不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能技术充满好奇心的读者，我一直对语音技术领域有着浓厚的兴趣。《Spoken Language Processing》这本书，是我接触到的关于语音处理最全面、最系统的一本书。我喜欢书中从基础的语音学原理开始，一步步深入到复杂的机器学习模型。作者对于语音信号的数学建模，非常详尽，并且能够很好地解释这些模型背后的直观含义。我印象深刻的是书中对贝叶斯定理在语音识别中的应用，以及如何利用它来计算给定语音信号的语言模型的概率。这种严谨的数学推导，让我对语音识别的内在机制有了更深刻的理解。此外，书中对深度学习在语音处理中的应用，也进行了非常深入的探讨。作者详细介绍了CNN、RNN、Transformer等模型在语音识别、语音合成、说话人识别等任务中的应用，并且对这些模型的优势和局限性进行了分析。我了解到，通过结合这些深度学习模型，我们可以构建出更加强大和鲁棒的语音处理系统。这本书的价值在于，它不仅为我提供了知识，更重要的是，它培养了我解决问题的能力，让我能够更自信地面对未来的技术挑战。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理解一门技术，不仅要掌握其“是什么”，更要理解其“为什么”和“怎么用”。《Spoken Language Processing》这本书，恰恰在这几个方面都做得非常出色。书中对于语音信号的数学建模，从基础的采样、量化到复杂的声学特征提取，都进行了非常详尽的解释。作者不仅仅给出了公式，更重要的是，他还通过图解和类比的方式，让我能够直观地理解这些数学概念在语音处理中的意义。例如，在解释梅尔滤波器组的作用时，书中通过对比人耳的听觉特性，生动地说明了为什么需要使用梅尔尺度来提取语音特征。这种深入浅出的讲解方式，让原本枯燥的信号处理知识变得有趣起来。此外，书中对语音识别系统中各个模块的介绍，也层层递进，环环相扣。从前端的语音活动检测、降噪，到声学模型、语言模型，再到解码器，每一个环节都进行了详细的阐述，并且重点突出了它们之间的相互作用。这让我对整个语音识别流程有了非常清晰的认识，也让我能够更好地理解不同模块的优化对整体性能的影响。这本书的价值在于，它不仅仅提供了知识，更重要的是，它教会了我如何去思考和解决语音处理中的问题。

评分☆☆☆☆☆

在我近期阅读的众多技术书籍中，《Spoken Language Processing》无疑是给我留下最深刻印象的一本。这本书的叙述风格非常独特，它并没有采用那种枯燥乏味的教科书式讲解，而是更像一位经验丰富的导师，娓娓道来，将复杂的概念掰开了揉碎了讲清楚。我特别喜欢书中通过大量图示和实例来解释抽象理论的方式，这使得原本可能令人望而生畏的数学公式和算法变得生动形象。例如，在介绍语音信号的时频分析时，书中提供的二维频谱图和梅尔频谱图的对比，以及对语音信号在不同频率上的能量分布的直观展示，让我对语音信号的内在结构有了前所未有的清晰认识。这种“可视化”的学习体验，极大地降低了理解门槛，也让我能够更深入地思考这些技术背后的逻辑。书中的内容循序渐进，从最基础的语音学和信号处理知识开始，逐步深入到各种复杂的语音处理模型，包括但不限于声学模型、语言模型、发音词典以及后期的端到端模型。作者在讲解过程中，总是会穿插一些历史背景的介绍，以及不同技术流派的演变过程，这使得我对整个领域的发展历程有了更全面的了解，也更加理解了当前技术现状的由来。我尤其欣赏书中对于各种模型优缺点和适用场景的细致分析，这对于我在实际工作中选择合适的工具和方法提供了宝贵的参考。整本书读下来，感觉像是完成了一次高质量的知识体系构建，我对语音处理的理解层次得到了显著提升。

评分☆☆☆☆☆